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      MiniMax M2 開源,全球TOP5級別,實測,還算優秀

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      大家好,我是 Ai 學習的老章

      6月MiniMax M1開源,,剛剛MiniMax M2 開源了,感受了一下,還算優秀,除了TOP5級的實力,還有它的模型大小比M1的900GB+降到了230GB,本地部署成為可能。

      MiniMax M2

      MiniMax M2 專為 Agent 和代碼打造,價格僅為 Claude Sonnet 的 8%,速度卻是其兩倍,限時免費!


      模型文件 230GB:https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2


      • 頂級編碼能力:專為端到端開發工作流設計,它在 Claude Code、Cursor、Cline、Kilo Code 和 Droid 等眾多應用中表現出色。

      • 強大的代理性能:它展示了出色的規劃能力和對復雜、長鏈工具調用任務的穩定執行,協調對 Shell、瀏覽器、Python 代碼解釋器以及各種 MCP 工具的調用。

      • 極致的性價比與速度:通過高效設計激活參數,實現了智能、速度和成本的最佳平衡。

      編程、工具使用和深度搜索性能對比

      看測評代碼能力也就比 Claude Sonnet 4.5 和 GPT-5 的 Thinking 版弱

      后面我自己測試的兩個例子,MiniMax-M2 已經和 Claude Sonnet 3.7 一個檔次了

      官方測試也顯示硬剛Sonnet4.5有點難


      在流行的 Artificial Analysis 基準測試中(綜合 10 項測試任務),MiniMax-M2 排第五


      在線體驗

      通用 Agent 產品 MiniMax Agent,由 MiniMax-M2 驅動,現在完全開放使用,并限時免費:https://agent.minimax.io/

      兩種模式:

      • 閃電模式:一種高效高速的 Agent,適用于即時輸出的場景,如對話式問答、輕量級搜索和簡單的編碼任務。它增強了基于對話的產品體驗,具備強大的代理能力。

      • 專業模式:在復雜且長時間運行的任務中提供專業的代理能力,并具有最佳性能。它在深入研究、全棧開發、制作 PPT/報告、網頁開發等方面表現出色。

      在線體驗:https://agent.minimax.io/
      • 高級編碼:擅長復雜的開發工作流程,包括多文件編輯和經測試驗證的修復。

      • 卓越性能:憑借強大的規劃能力,可靠執行復雜的長期工具鏈。

      • 高效且響應迅速:實現更低的延遲和更高的吞吐量,帶來更快的代理體驗。

      我的測試就是直接使用了 Agent 的閃電模式,對比其他模型時,可能有點占便宜

      API

      API 價格:每百萬輸入令牌 0.30 美元/2.1 元人民幣,每百萬輸出令牌 1.20 美元/8.4 元人民幣,同時提供每秒約 100TPS(令牌/秒)的在線推理服務。這個價格是 Claude 3.5 Sonnet 的 8%,推理速度幾乎是其兩倍。

      MiniMax-M2 API 可在 MiniMax 開放平臺獲取,并限時免費: https://platform.minimax.io/docs/api-reference/text-anthropic-api

      接口調用方式:


      import anthropic

      client = anthropic.Anthropic(
      base_url="https://api.minimax.io/anthropic",
      api_key="", # Your MiniMax API Key
      )

      message = client.messages.create(
      model="MiniMax-M2",
      max_tokens=1024,
      messages=[
      {
      "role": "user",
      "content": "Explain machine learning in simple terms"
      }
      ]
      )

      print(message.content[0].text)
      本地部署

      vLLM 或 SGLang 部署 MiniMax-M2 均可,具體方式:

      vLLM: https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2/blob/main/docs/vllm_deploy_guide.md

      SGLang:https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2/blob/main/docs/sglang_deploy_guide.md

      實測

      先看一個我最近常用的題目,感覺不如 啊,甚至不如

      GLM-4.6

      另一個題目,,也很美觀

      但是缺點是引號中的內容匹配的不對


      目前測試這么多模型,標準答案依然是 Claude Sonnet 3.7


      另外MiniMax M2的API可以直接與Claude Code結合使用,方法 [[2025-07-18-Claude Code + Kimi K2 & DeepSeek 強強聯合]]

      @jungeAGI做了測試,創建一個 macOS Sonoma 風格的網頁,效果很不錯,要求:
      1.實現毛玻璃效果的頂部菜單欄
      2. 包含至少 3 個帶有 3D 懸浮效果的卡片
      3.鼠標懸停時有平滑的動畫過渡
      4.支持深色/淺色模式切換
      5.所有樣式用純 CSS 實現,不使用外部庫


      在另外,量化版的也出來了,最快的居然還是MLX,模型文件129GB


      https://huggingface.co/mlx-community/MiniMax-M2-4bit

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